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【21天学习挑战赛】经典算法拓展-----时间复杂度学习
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CSDN—21天学习挑战赛—【经典算法】
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本此 课外 拓展学习
- 目标 了解 时间复杂度
- 了解 大 O 表示法
- O(log n) / O(1)
- == O(n) ==
- O(n^2)
- O(2^n)
- O(n!)
时间复杂度
- 为了描述一个程序（一段代码）（一种算法）的执行所需要的时间
- 但往往我们无法在执行前计算出
算法执行的精确时间，所有为了能够衡量一个算法的速度性能（耗时），就使用一种能够宏观上描述时间范围的表示法-即大O表示法 - 拓展-还有空间复杂度（待了解）
大O 表示法
大O 表示法即为 描述 时间概念的 表示方法，且代表的是算法执行所需要的执行时间范围，而不是具体值- 大O表示法 在宏观概念上 看待执行时间
- ⭐大O表示法
O(xx)xx是由 算法中的执行逻辑来确定的
常见的大O表示时间复杂度
O(log n) / O(1)(最优)O(n)O(n^2)O(2^n)(最可怕)
实例：
(最优)
O(log n)(最优)
O(1)O(n)O(n^2)(最可怕)
O(2^n)
UN—UN （待完善）--------
UN—UN （待完善）--------
UN—UN （待完善）--------
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- 原文地址：https://blog.csdn.net/m0_61486963/article/details/126211323